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World File Search System茶叶
茶叶可再生能源利用可行性研究...
印度的茶叶产量居世界第二位，仅次于中国。印度的茶叶产业是世界上最大的产业之一，拥有 13,000 多个茶园，每年生产 13.5 亿公斤茶叶。茶叶生产和加工过程中需要电能和热能，包括灌溉、萎凋、揉捻、发酵、干燥、分类/分级和包装等。生产一公斤茶叶需要的热能和电能分别为 4.45 - 6.84 千瓦时和 0.4 - 0.7 千瓦时。在茶园中，柴油发电机通常用于满足离网地区的灌溉需求。在茶产业中，煤炭、低硫柴油等化石燃料主要用于满足热能需求，这些能源严重污染环境。这引起了包括国家和国际机构在内的所有机构的严重关注。这些传统燃料可以被合适的可再生能源取代，以满足茶园和茶产业的能源需求。对适合印度东北部各邦和南部茶叶种植和工业的能源需求的可再生能源技术进行了广泛的审查，并划定了技术障碍。
霜霉菌株遗传学进入茶叶领域
辅助进化技术研究迈出了历史性的一步，创造了意大利新的世界科学纪录：在 Mario Pezzotti 的协调下，维罗纳大学农业遗传学小组利用衍生公司 EdiVite 在瓦尔波利塞拉种植了 5 株抗霜霉病的霞多丽植物。预计到 2030 年，第一批葡萄藤将会上市：但研究必须快速推进，并且需要尽快出台欧盟关于基因改良技术的新法规。意大利政府承诺，用部长 Francesco Lollobrigida 的话来说，要“根据农业部门的当前需求，在基因组技术领域建立适当的欧洲监管框架”，UIV 秘书长 Paolo Castelletti 也评论道：“这一举措使我们很快接近获得抗性葡萄藤的时刻，这些葡萄藤是通过茶叶获得的，这将使我们能够显著减少用于保护葡萄园的植物保护产品的使用。”
使用FastGC-HRTOFMS对茶叶中吡唑农药的定量分析
1 101.06 99.98 104.01 102.29 2 95.44 98.32 95.63 95.43 3 101.66 104 103.25 104.39 Ave. 99.39 100.77 100.96 100.70 C.V.（%） 3.45 2.90 4.59 4.65
普通野生稻与Oryza rufipogon回交群体产量性状的QTL分析
摘要 CRISPR/Cas 基因组编辑在农业应用中显示出巨大的潜力，包括提高作物品质和抗病性。CRISPR/Cas9 及其变体已成功地在植物基因组中引入了靶向修饰，增强了抗病性和营养品质等特性。CRISPR 技术在茶叶育种中的应用已经显示出良好的效果，通过精准的基因改造可以培育抗病茶树并提高茶叶品质。CRISPR 革命为茶叶精准育种开辟了新途径，为提高茶叶品质和抗病性提供了一种强大而有效的方法。通过利用 CRISPR/Cas 系统的先进功能，本研究旨在开发具有改良特性的茶叶品种，解决茶叶生产中作物品质和病害管理的挑战。未来的研究应侧重于优化 CRISPR 技术并解决潜在的局限性，以充分利用这项革命性技术在茶叶育种中的优势。关键词 CRISPR 技术；精准育种；茶叶品质；抗病性；基因组编辑
可再生和可持续能源评论
印度的茶叶产量居世界第二位，仅次于中国。印度的茶叶产业是世界上最大的产业之一，拥有 13,000 多个茶园，每年生产 13.5 亿公斤茶叶。茶叶生产和加工过程中需要电能和热能，如灌溉、萎凋、揉捻、发酵、干燥、分类/分级和包装。生产一公斤茶叶需要的热能和电能分别为 4.45 - 6.84 千瓦时和 0.4 - 0.7 千瓦时。在茶园中，柴油发电机通常用于满足离网地区的灌溉需求。在茶产业中，煤炭、低硫柴油等化石燃料主要用于满足热能需求，这些能源严重污染环境。这引起了包括国家和国际机构在内的所有机构的严重关注。这些传统燃料可以被合适的可再生能源取代，以满足茶园和茶产业的能源需求。对适合印度东北部各邦和南部茶叶种植和工业的能源需求的可再生能源技术进行了广泛的审查，并划定了技术障碍。
成本领先战略对肯尼亚穆兰加县茶叶加工厂绩效的影响
摘要：在当今瞬息万变的经济和商业环境中，肯尼亚的茶厂通过满足客户需求的产品和服务来争夺客户、收入和市场份额。肯尼亚茶叶生产业自 2000 年以来一直处于衰退状态，最终导致大多数茶园关闭。肯尼亚穆兰加县的茶叶加工厂尤其面临着前所未有的挑战；消费者需求和习惯的转变、气候变化、资源限制和农业机械化正在汇聚在一起给行业带来压力。因此，本研究旨在调查成本领先战略对肯尼亚穆兰加县茶叶加工厂绩效的影响。本研究采用描述性调查设计。研究对象为肯尼亚穆兰加县的 9 家茶叶加工厂。受访者总数为 407 人，包括管理人员和支持人员。本研究采用分层抽样法和简单随机抽样技术来选择受访者。使用描述性统计数据分析定量数据。研究建立了差异化战略、成本领先战略和重点战略对组织绩效的正相关和显著关系。这项研究确定了成本领先战略与组织绩效之间的积极且显著的关系。研究得出结论，成本领先战略注重资源组织。目标是通过围绕当前生产方法组织所有潜在资源，以尽可能低的成本生产商品或服务。研究建议，茶厂应以较低的价格提供具有质量竞争优势的产品。进行研发 (R&D) 突破，以推进技术，降低生产或分销成本。
高档名优绿茶柔性采摘指研制 - 金小俊
传感器与微系统 第 ４４ 卷 殊形状的刀片完成剪切，采摘成功率达 ９７ ． ３６ ％ 。进一步 设计了一种提拉断梗的机械手，舵机带动主动手指和从动 手指转动，将茶梗折弯并拉断，采摘成功率为 ７４ ． ３ ％ 。华 中农业大学 ［ ６ ］ 设计了一种结构为曲柄滑块剪切机构的末 端执行器，通过刀片闭合将鲜叶掐断，利用真空装置将剪切 后的茶叶吸入容纳箱。四川农业大学 ［ ７ ］ 设计了一种可夹 提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过预设夹持力使夹持 件夹断嫩梢叶柄，对一芽一叶和一芽两叶都达到较高的采 摘率。纵观现有大宗茶采摘末端执行器的结构和特点，多 以刀片切割的方式作为采摘原理，无法保证芽叶的完整，这 将在很大程度上降低茶叶的品质，不能用于高档名优绿茶 采摘。南京林业大学 ［ ８～１２ ］ 基于机器视觉、颜色特征、并联 机器人等技术，研发了对新梢有选择性采摘的机器人，研制 了一种气动采摘指，设置固定阈值，确定采摘指夹持嫩芽时 的闭合间隙，通过提拉动作完成采摘，成功率达到 ９０ ％ 。 由于自然生长的新梢枝条粗细不一，夹持时的夹持力波动 较大，会存在打滑或夹断现象。 针对现有采茶末端执行器导致嫩芽完整性的不足，本 文设计了一种柔性可感知的仿生采摘指作为采茶机器人的 末端执行器，模仿人工“提手采”的动作，通过固定和提拉 动作实现嫩芽采摘，并增加夹持力测量电路，在夹持过程中 检测夹持力，提高采摘成功率。
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。
Tanganda-Tea-Company-Limited-Annual-Report-2022.pdf
坦甘达茶叶有限公司 (Tanganda Tea Company Limited) 成立于津巴布韦，从事农业制造业。坦甘达是津巴布韦最大的茶叶包装商和经销商。第一批商业茶叶于 1924 年在新年礼物庄园种植。迄今为止，坦甘达已经开发了最大面积的澳洲坚果和鳄梨种植园，成为津巴布韦这两种作物的最大单一生产商。该公司还参与咖啡生产、木材种植、牲畜饲养和泉水装瓶。该公司分为三个主要运营部门，即农业、饮料和公司及行政部门。公司及行政部门负责为农业和饮料部门提供财务、人力资源、信息技术和物流等支持服务。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。